coderouter-cli 2.6.1

Local-first, free-first, fallback-built-in LLM router. Claude Code / OpenAI compatible.

CodeRouter

ローカル LLM で Claude Code を動かすと壊れる問題、
ルーター 1 つで直します。

English · 日本語 · 10 分で動かす · 設計詳細

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何ができるか — 30 秒で

あなたのエージェント (Claude Code / gemini-cli / codex)
        │
        ▼
  ┌─ CodeRouter ─┐
  │  翻訳 + 修復  │──→  ① ローカル (Ollama — 無料・最速)
  │  ガード + 監視 │──→  ② 無料クラウド (OpenRouter / NIM)
  │  自動フォールバック │──→  ③ 有料 (Claude — opt-in 時のみ)
  └──────────────┘

やってくれること:

• ローカルモデルが壊した tool calling を Claude Code に届く前に修復する
• 1 つ目が落ちたら自動で次のプロバイダに切り替える
• 有料 API は明示的に許可したときだけ使う (デフォルトは無料のみ)
• 8 時間回しても止まらないように 6 種類のガードで守る
• 何がおかしいか coderouter doctor コマンド一発で診断する

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インストール (3 行)

# 1. サンプル設定を置く
mkdir -p ~/.coderouter
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zephel01/CodeRouter/main/examples/providers.yaml \
  > ~/.coderouter/providers.yaml

# 2. 起動 (Python 3.12+)
uvx --from coderouter-cli coderouter serve --port 8088

恒久インストールしたい場合: uv tool install coderouter-cli

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Claude Code で使う

# ターミナル 1
coderouter serve --port 8088

# ターミナル 2
ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8088 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=dummy claude

これだけ。Claude Code はいつも通り動きますが、裏ではローカルの Ollama が答えています。

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自分に必要？

あなたの状況	CodeRouter は？
Claude Code + ローカル Ollama で tool calling が壊れる	必須 — wire 変換 + tool 修復
Claude Code + ローカルで長時間回すと止まる	便利 — 6 系統ガード + self-healing
codex / gemini-cli + Ollama 直繋ぎで動いてる	オプション — フォールバックが欲しいなら
Claude API を直接叩いてて問題ない	不要

詳細は → 要否判定ガイド

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主な機能

接続と修復

機能	何をしてくれるか
Wire 翻訳	Claude Code (Anthropic形式) ↔ Ollama (OpenAI形式) を自動変換
Tool-call 修復	ローカルモデルがテキストで吐いた JSON を正しい tool_use ブロックに復元
3 層フォールバック	ローカル → 無料クラウド → 有料の順に自動切替
出力フィルタ	<think> タグ漏れ、stop marker 漏れを自動除去

長時間運用ガード

ガード	何から守るか
Context Budget	メッセージが溜まりすぎて context window 溢れ → 自動 trim
Drift Detection	モデルの応答品質が徐々に劣化 → 別 provider に切替 or KV cache flush (6 シグナル、goal_mode で目標達成停滞も検知)
Self-healing	backend が落ちた → 自動除外 + restart + 回復 probe で自動復帰
Tool Loop Guard	同じツールを無限に呼び続ける → 検知して停止
Memory Pressure	GPU メモリ不足を検知 → 軽量モデルに切替
Mid-stream Guard	応答途中で落ちた → 溜まったテキストを安全に返却

診断と可視化

機能	何がわかるか
coderouter doctor	プロバイダの問題を 6 プローブで即診断 + 修正パッチ出力
/dashboard	ブラウザで今何が起きてるかリアルタイム確認
coderouter audit	guard 発火履歴を検索
coderouter replay	provider 切替の効果を統計比較 (A/B 分析) / --suggest-rules でルール最適化提案
Continuous Probe	idle 時も定期的に backend を監視

言語税トラッキング — v2.6.0

日本語などの CJK テキストは、クラウドのトークナイザだと「同じ意味の英語」より多くのトークンを消費します（実測: GPT-4o 系 o200k で平均 1.6 倍、GPT-4 系 cl100k で平均 2.0 倍）。ローカル LLM は課金されないので、この「言語税」はクラウド利用時だけ効いてきます。CodeRouter v2.6.0 はこれを 計測・ルーティング回避・可視化 します。

機能	何をしてくれるか
言語税の計測	プロバイダに tokenizer_path（ローカルの tokenizer.json）を指定すると、char/4 ヒューリスティック比の実トークン倍率と割増 USD を算出（ネットワーク不要・未設定なら無効）
cjk_ratio_min ルーティング	CJK 比率が高いリクエストを自動でローカル LLM（課金ゼロ）へ。コードや英語はクラウドへ
ダッシュボード可視化	/dashboard の「Cost & Language Tax」パネルで総支出・キャッシュ節約・言語税をリアルタイム表示

# providers.yaml — CJK 多めのターンはローカルへ自動回避
auto_router:
  rules:
    - match: { cjk_ratio_min: 0.3 }   # 日本語が3割以上 → ローカル
      profile: local
    - match: { has_tools: true }      # ツール使用 → クラウド
      profile: cloud
  default_rule_profile: cloud

providers:
  - name: cloud-sonnet
    kind: anthropic
    base_url: https://api.anthropic.com
    model: claude-sonnet-4-6
    tokenizer_path: ~/.coderouter/tokenizers/sonnet.json   # 言語税の正確計測（任意）

詳細 → 言語税ガイド

Launcher — llama.cpp / vllm 起動 UI

http://localhost:8088/launcher で開けるブラウザ UI。llama.cpp や vllm を GUI で起動・管理できます。

機能	詳細
モデルスキャン	model_dirs に指定したフォルダを再帰スキャンして .gguf / .safetensors をリスト化
オプションプロファイル	providers.yaml に名前付きプリセットを定義 → ドロップダウンで選択するだけ
複数プロセス管理	llama.cpp と vllm を同時に起動し、ポートごとに独立管理
ログビューア	各プロセスの stdout/stderr をブラウザ内でリアルタイム確認

# providers.yaml に追記するだけで有効になる
launcher:
  model_dirs:
    - ~/models
  option_profiles:
    llama.cpp:
      - name: "GPU フル活用"
        args:
          "-ngl": 99
          "--ctx-size": 4096
    vllm:
      - name: "標準"
        args:
          "--dtype": "auto"
          "--max-model-len": 4096

詳細 → Launcher ガイド

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設定例 (最小)

# ~/.coderouter/providers.yaml
default_profile: claude-code

profiles:
  - name: claude-code
    providers: [ollama-local, openrouter-free]

providers:
  - name: ollama-local
    kind: openai_compat
    base_url: http://localhost:11434/v1
    model: qwen3-coder:7b

  - name: openrouter-free
    kind: openai_compat
    base_url: https://openrouter.ai/api/v1
    model: qwen/qwen3-coder:free
    api_key_env: OPENROUTER_API_KEY

もっと詳しい設定 → 利用ガイド · 設計詳細

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ドキュメント

やりたいこと	ドキュメント
すぐ動かす	Quickstart
使いこなす	利用ガイド
無料で回す	無料枠ガイド
llama.cpp / vllm を GUI で起動	Launcher ガイド
言語税を計測・回避する	言語税ガイド
詰まった	トラブルシューティング
設計を知りたい	アーキテクチャ詳細
全リリース履歴	CHANGELOG

English: Quickstart · Usage guide · Free-tier · Troubleshooting

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トラブルシューティング (早見表)

まず: coderouter doctor --check-model <provider名> を走らせてください。大体これで原因がわかります。

症状	原因	詳細
401 エラー	API キー未設定 / .env に export 忘れ	§1
返信が空 / 意味不明	Ollama の num_ctx が 2048 に切り詰め	§3
<think> タグが漏れる	output_filters: [strip_thinking] を付ける	§3
Claude Code でツール呼び出しがおかしい	tool-call 修復が効いてない	§4

http://localhost:8088/dashboard を開いておくと、ほとんどの問題が見て 10 秒でわかります。

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技術スペック

• ランタイム依存: fastapi / uvicorn / httpx / pydantic / pyyaml の 5 個のみ
• テスト: 964 本 (41 sub-release 連続で依存追加なし)
• 対応 OS: macOS (Apple Silicon 推奨) / Linux / Windows WSL2
• 対応 backend: Ollama / llama.cpp / LM Studio / vLLM / MLX-LM / OpenRouter / NVIDIA NIM / Anthropic API
• ライセンス: MIT

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エコシステム

CodeRouter は backend ルーター層として独立して動きます。OPENAI_BASE_URL を CodeRouter に向けるだけで、他プロジェクトを無改造で吸収:

• Voice Bridge — リアルタイム音声翻訳 + AI 音声チャット。CodeRouter 経由でローカル LLM のフォールバックを効かせると、ずんだもんが沈黙しなくなる

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Security

シークレットは環境変数に置きます。docs/security.md に完全な方針と報告手順があります。

License

MIT